Curso de Introducción a Python

Aprende Introducción a Python

🧑‍💼 ¿A quién esta dirigido?

Este curso está dirigido a:

• Personas que desean iniciarse en programación con Python.
• Estudiantes y profesionales de ciencia de datos, análisis de datos, estadística o ingeniería.
• Analistas, científicos de datos y perfiles técnicos que necesiten nivelar o reforzar Python.
• Profesionales de otras áreas que buscan incorporar programación a su perfil.
• Personas interesadas en continuar su formación en Data Science, Machine Learning o IA.

No se requieren conocimientos previos de programación avanzada.

Conocimientos necesarios / Nivelación requerida

Para aprovechar plenamente el curso se recomienda:

• Manejo básico de computadora y archivos.
• Conocimientos elementales de lógica (no excluyente).
• Interés por el análisis de datos y la programación.

El curso incluye contenidos introductorios que permiten nivelar a estudiantes sin experiencia previa.

🎯Objetivo general de la diplomatura

Brindar al estudiante una formación integral en programación con Python, permitiéndole comprender la lógica del lenguaje, desarrollar programas estructurados y orientados a objetos, y trabajar con datos, archivos y recursos externos de forma eficiente y profesional.

📌 Objetivos específicos

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Comprender la sintaxis y la lógica básica de programación en Python.
• Utilizar correctamente variables, estructuras de datos y control de flujo.
• Implementar funciones, generadores y manejo de excepciones.
• Trabajar con archivos, directorios y fuentes de datos externas.
• Aplicar el paradigma de programación orientada a objetos.
• Desarrollar código claro, mantenible y alineado a buenas prácticas.
• Resolver problemas computacionales mediante programación estructurada.

🚀 Competencias que desarrolla el participante

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Explorar datasets estructurados utilizando Python.
• Analizar dimensiones, distribuciones y relaciones entre variables.
• Detectar patrones, tendencias y valores atípicos.
• Visualizar datos de forma clara y fundamentada.
• Aplicar buenas prácticas de análisis exploratorio en proyectos reales.
• Integrar el EDA como etapa obligatoria dentro de flujos de trabajo analíticos.

🤓 Estructura curricular de la Introducción a Python

Unidad 1 – Repaso de elementos fundamentales de Python

• Descarga e instalación del entorno de trabajo
• Principales librerías de Python
• Variables y tipos de datos
• Listas, tuplas y diccionarios
• Ejecución condicional
• Ciclos definidos e indefinidos
• Manejo de excepciones
• Funciones y generadores
• Manejo de archivos y directorios
• Conexión a archivos planos
• Conexión a Excel
• Conexión a bases de datos

Unidad 2 – Programación orientada a objetos en Python

• Clases y objetos
• Encapsulamiento de propiedades
• Sobrecarga de métodos
• Herencia simple
• Herencia múltiple
• Persistencia de objetos

💻 Modalidad de cursada

• Duración: 8 clases + examen final
• Modalidad: online
• Clases en vivo con acompañamiento docente
• Material disponible en el campus virtual
• Ejercitación práctica guiada

🤝 Acompañamiento académico

• Tutorías especializadas: cada curso cuenta con tutor experto en la temática.
• Foros de discusión y consultas: interacción directa con docentes y compañeros.
• Soporte técnico y académico: asistencia para la resolución de dudas durante toda la cursada.

📝 Evaluación

• Ejercicios prácticos por clase.
• Actividades integradoras de análisis exploratorio.
• Evaluación continua basada en la aplicación práctica de los conceptos.

🎓 Doble Certificación

• Certificación emitida por Instituto Data Science Argentina
• Certificación emitida por UTN (Universidad Tecnológica Nacional). FRRQ

Articulación Académica

Este curso forma parte del trayecto formativo de las diplomaturas del Instituto Data Science, y su aprobación:

• Permite acreditar contenidos dentro de las diplomaturas correspondientes.
• Funciona como curso de nivelación y base técnica para programas avanzados.
• Se integra al enfoque académico del Instituto, basado en rigor técnico, claridad conceptual y aplicación práctica.